views4GCPのストレージサービスについてまとめてみた。異業種からLinuxなにそれ?状態で何故かクラウドエースに入社してしまって、四苦八苦しながら営業をしています。Engineer)取得済み。最近はDataStudio&BigQueryにハマっているマン。TweetShareHatena注意この記事は2018年10月11日に更新されたもので、内容が古い可能性がありますのでご注意ください。Vision」のBETAリリースが発表されました。Cloudを象徴するサービスとして注目が高まっています。Visionを使ってモデルを作ってみました。API」というサービスが既に提供をされています。APIは簡単に画像認識技術を利用することができ、画像から情報の検出(ラベル付け)・不適切コンテンツの検出・テキスト検出が可能なサービスです。Visionも同じく画像認識サービスではありますが、VisionAPIと違い「独自の画像を学習させ独自の画像認識モデルを作成・利用することができる」サービスとなっています。学習をさせていない画像についてはユーザーが求める成果がでない場合も多々あります。そのような学習をさせていないため当然ラベル付けはできません。Visionでは自分で画像を準備しラベル付けをして学習させることで、「ぽんた」とラベル付けをしてくれる画像認識モデルを作成することができます。その学習のための作業には高度な機械学習知識は不要であることから非常に注目度の高いサービスとなっています。Visionを使い、「ぽんた」と「その他のヨークシャーテリア」を区別してラベル付けをしてくれるモデルを作成してみます。Visionで学習をさせるにあたり学習用の画像を準備する必要があります。今回は「ぽんた」「その他のヨークシャーテリア」の2つに分類するモデルを作りますので、それぞれ画像を学習用データとして集めました。ぽんたの画像は自分の撮影した画像を利用し、その他のヨークシャーテリアの画像はこちら(http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/)からお借りしました。検索していただければ、相当マニアックなものでない限りデータセットとして公開されているかと思います。Visionの利用準備をします。(Googleアカウントの作成・GCPの課金設定・プロジェクト作成は完了していることを前提として説明します)まずは「https://beta-dot-custom-vision.appspot.com/vision/?project=(プロジェクト名)」にアクセスします。すると以下のページが表示されます。billing」は飛ばして構いません。NOW」をポチッとすると、APIの有効化・サービスアカウントの作成・画像保存用のGCSバケットの作成が実行されます。待っていると以下の画面が表示されます。次にデータセットを作成します。データセットはモデル作成の単位、となります。DATASET」をクリックします。すると以下の画面が表示されますので、必要な情報を入力します。クリックするとデータセットが作成されます。これでモデル作成環境の準備は完了です。3)学習用画像のアップロード次に学習用の画像をアップロードします。ファイルを選択し画像をアップロードします。これで学習用画像のアップロードは完了です。4)ラベル作成と学習用画像へのラベル付け学習画像のアップロードが完了したら各画像にラベルを付けます。MLは学習をし、モデルを構築します。任意のラベル名を付けたらラベル作成は完了です。ラベルとして作成しています)次に画像にラベル付けを行います。クリックし、作成したラベルを選択したらラベル付完了です。4)の作業をその他のヨークシャーテリアに対しても実施しました。これで学習の前準備は完了です。MLでモデルの作成のための学習をします。クリックしてください。TRAININGをクリックすると学習が開始されます。今回は学習用画像が100枚と少なかったので6分程度で学習が完了し、モデルの作成が完了しました。次に作成したモデルの精度を検証してみます。クリックし、モデルに判別させたい画像をアップロードします。検証の際には学習に使用した画像とは、別に準備した画像を利用してください。(検証として意味を為さないので)アップロードして検証した結果がこちらです。いう結果がでています。ある、と認識をしているということを表しています。非常に少なかったため、この程度の精度となっていますが、学習用画像を増やすことで精度向上は可能です。合計300枚の画像で学習させた結果がこちらです。・ぽんたの画像を読み込ませた結果1-11-21-3・ぽんた以外(other)の画像読み込ませた場合2-12-22-3ぽんたが小さく写っている場合(1-2)でも精度高く判別することができましたが、小さい頃の写真(1-3)は確信度が大幅に下がってしまいました。Otherでは比較的ぽんたに似ている写真を選んで検証してみました。2-1は顔立ちが似ているものをを選び検証してみましたが、精度高く認識することができました。2-2は顔がよく写っていないものを選択しましたが、こちらも精度高く認識しました。2-3は個人的にはあまり似ていないと思ったのですが、試しに検証してみたところ、なぜかぽんただと認識してしまいました。したら他の写真に比べて毛色がぽんたに似ているので、そのように誤認識したのかもしれません。使えば、機械学習の専門知識のない、はたまたプログラミングのできない私のような非技術者でも簡単に独自の画像認識モデルの作成が可能です。ブランド品判別に活用されています。自動化をされています。カメラでの不審者検知、などにも活用ができそうです。今までは機械学習・AIを活用しようとする際に、まずはPoCをしないとうまくいくかどうかわからない、またそのPoCにも高額な費用がかかる、という点が課題となっていました。使えば、AIの作成に高額な費用をかけず、かつセルフサービスで簡単に実現することができます。画像認識以外にも展開されていけば、Googleの掲げる「AIの民主化」が実現する日も近いかもしれませんね。はじめとし、GCP全般について経験豊富な技術者によるサポートで快適なGCP生活のお手伝いをしています。